Les tests de signification statistique: problèmes et solutions

Euréka! (p<.05)
- ou -
Les tests de signification statistique:
problèmes et solutions
Dominic Beaulieu-Prévost
Département de psychologie
Université de Montréal
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L’importance des statistiques en
science
L’évaluation empirique d’hypothèses représente
un élément central des recherches en
psychologie et dans les domaines connexes.
Dans la très grande majorité des recherches, ce
processus d’évaluation s’argumente autour d’un
test de signification statistique.
D’une certaine façon, la procédure statistique
EST le processus d’évaluation.
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L’importance des statistiques en
science
Ce modèle, basé sur le rejet ou non de
l’hypothèse nulle, est utilisé depuis maintenant
plus de 50 ans.
Par contre, des critiques de plus en plus
nombreuses (p.e. Cohen, 1994; Kline, 2004)
soulignent des failles majeures l’invalidant comme
modèle d’évaluation d’hypothèse et mettant en
doute sa capacité à répondre à la majorité de
nos questions de recherche.
3Plan d’exposé
1) Le modèle traditionnel
2) Les problèmes majeurs
3) Des solutions faciles
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Le modèle traditionnel
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Le modèle traditionnel
1) Définir les hypothèses concurrentes
H0 : µ1-µ2=0
H1 : µ1-µ2≠0
2) Choisir un critère de décision probabiliste
(alpha)
Ex: α=0,05
6Le modèle traditionnel
3) Comparer les données au modèle (H0) et
décider de rejeter ou non H0 en
comparant la valeur du p value à l’alpha.
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Le modèle traditionnel
4) Et idéalement, tenir compte du risque
d’erreur de type II ...